利用改进遗传算法的参数估计

• 作者: 孙晓云 蔡远利
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 初始状态 极大似然法 单纯形法 并行遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|O231.3
• 字数: 4833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2004.01.007

摘要

基于极大似然法的参数估计实质上是一个复杂的非线性优化问题,传统的优化方法计算效率较低且容易陷入局部极值.而遗传算法是一种有导向的随机搜索方法,能以较大的概率收敛到全局最优解.本文将单纯形法引入到并行遗传算法中,提出了一种改进的遗传算法,可以有效地提高算法的收敛速度、防止搜索过程中的早熟现象.应用于系统初始状态未知时的参数估计问题,获得了满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡远利	西安交通大学电子与信息工程学院	95	1219	23.0	31.0
2	孙晓云	西安交通大学电子与信息工程学院	8	190	8.0	8.0